上篇文章（基于混合模型的语音降噪实践）实践了基于混合模型的算法来做语音降噪，有了一定的降噪效果。本篇说说怎么样来提升降噪效果。
算法里会算每个音素的高斯模型参数，也会建一个音素分类的神经网络模型。这些都是依赖于音素对齐的，音素对齐做的越好，每个音素的高斯模型越准确，音素分类模型越收敛准确率越高，从而算法的降噪效果越好。先前做音素对齐用的是开源工具speech-aligner，怎么样让音素对齐做的更好呢？自己做不太现实（不仅周期长，而且相关专业知识积累有限），还得依赖专业工具。调研下来MFA(Montreal-Forced-Aligner，也是基于kaldi的)是目前用的最多的音素对齐工具，且有大厂（比如微软）在用，质量有保证，同时它支持中文和自己训练模型。它不仅支持GMM-HMM，还支持DNN-HMM（官网文档这么说），用DNN-HMM的语音识别效果是好于GMM-HMM的，直观上觉得基于DNN-HMM的音素对齐应该是好于基于GMM-HMM的。我用的MFA是最新版本2.0，训练集还是thchs30（数据集一样，方便跟先前的结果比较），经过5步（monophone->triphone->lda->sta1->sat2）训练后得到了模型，基于这个模型得到了每个文件的音素对齐信息。奇怪的是训练过程中没有经过DNN训练这一步，文档中明明说支持的呀，调查后发现2.0已不支持DNN训练，1.1是支持的，网站上的文档没有更新，作者只是在回答问题时确认了，并且给了理由，如下图：
可以看出是作者不确信DNN训练能否提升对齐质量才在新版本里删掉DNN训练的，同时他认为提升对齐的准确率应该来自其他方面。这与直观的理解有出入，我想他们肯定做过很多次实验才有这个结论的，不然不会在新版本里删掉DNN训练。
MFA和speech-aligner都基于kaldi。MFA有哪些训练步骤比较清晰，可以基于自己的数据集生成模型。而speech-aligner不知道有哪些训练步骤（没调查到相关信息， 后来用以前做kaldi时生成的工具解析了它提供的模型文件，可以确认的是GMM），且只能用它提供的模型，不支持自己训练生成模型。看上去MFA中文音素分类更合理些，不像speech-aligner只根据声韵母分，比如MFA中ting1分成 t i1 ng三个音素，而speech-aligner分成t ing1两个音素。 基于上面的比较，我觉得用MFA（基于大数据集训练自己的模型）音素对齐准确率是优于speech-aligner的。
有了每个语音文件的音素对齐信息后，还像先前那样把属于同一个音素的所有帧放在一起算高斯模型参数，也得到了每个语音文件每帧所属音素label的CSV文件，用来训练音素分类网络模型（模型训练时网络结构、层数等均不改变，唯一改变的是每个语音文件每帧所属音素label的CSV文件）。训练后验证集和测试集下的准确率分别是0.79和0.76，较先前用speech-aligner都有0.1左右的提高。从这结果可以看出MFA的音素对齐效果是好于speech-aligner的。拿一批先前的噪声为NOISEX-92中的white白噪声的语音文件做降噪（这些语料在用speech-aligner时也用过，有降噪后的音频，方便比较），同样用PESQ来做评估，与用speech-aligner时降噪MOS均值提升如下表：
从上表看出，在低SNR（0和5 dB）时，用两种对齐工具MOS值没明显变化，估计是噪声较大，经过两种音素分类网络后音素判别准确率差不多。在高SNR（10和15 dB）时，用MFA的MOS值相比用speech-aligner提升明显。高SNR时，噪声较小，经过MFA对齐的音素分类网络后音素判别准确率高一些，从而也使降噪效果好些。
通过使用新的音素对齐工具明显提升了高SNR下的降噪效果，低SNR下的没提升。怎么样才能让低SNR下的降噪效果也提升呢？我想到了前面做KWS关键词识别时用到的加噪训练方法。语音识别中通过给干净语音叠加噪声去训练，能显著提升带噪语音的识别率。因为用于降噪的文件中的噪声是NOISEX-92中的white白噪声，所以训练时叠加噪声也用这种典型噪声，分别以4种SNR（0/5/10/15 dB）叠加到干净语音中看效果。这里把干净语音和噪声按指定的SNR做叠加简单说一下。以干净语音为基准，保持不变，改变噪声的能量从而满足SNR的要求，然后叠加到干净语音上得到带噪语音。SNR公式是SNR = 10*log10(C/N)，其中C和N分别表示干净语音和期望噪声的平均功率。变形得到N = C/10(SNR/10))。假设真实噪声平均功率是P，幅值为n，期望噪声的幅值为x，由于平均功率和幅值是平方的关系，所以N/P = x2/n2，从而求得期望噪声的幅值
。假设原干净语音的幅值为c，所以最终叠加后的语音幅值为 (c + x)。写成python代码大致如下图所示：
训练后得到了新的音素分类网络模型，不管是验证集还是测试集，准确率都比加噪前有所下降。 基于新的模型对先前的带噪语音降噪，发现低SNR下的MOS值有0.1左右的提升，高SNR下的提升不明显，具体如下表：
上表验证了通过加噪训练能提升低SNR下的降噪效果。这里只是实验，只加了一种要降噪的带噪语音里的噪声。实际中各种噪声都有，需要把干净语音叠加多种噪声去训练。为了再提升降噪效果，我又尝试了加大音素分类模型的参数个数（用的是CNN网络，加大网络的层数），从两倍到四倍都试验过，均不能明显提升MOS均值（MOS值提升都小于0.05）。这说明加大模型参数对降噪没什么效果。
总结下，为了提升降噪效果，我做了三种尝试，分别是用更好的音素对齐工具使音素对齐的更准确、加噪训练音素分类网络模型和加大音素分类模型的参数，前两种分别对高SNR和低SNR的语音降噪有效果，第三种没什么效果。加上混合模型的算法本身，各种SNR下的语音降噪MOS值提升在0.4~0.5之间。
